Scanner Neural Network for On-board Segmentation of Satellite Images

International audienceTraditional Convolutional Neural Networks (CNN) for semantic segmentation of images use 2D convolution operations. While the spatial inductive bias of 2D convolutions allow CNNs to build hierarchical feature representations, they require that the whole feature maps are kept in memory until the end of the inference. This is not ideal for memory and latency-critical applications such as real-time on-board satellite image segmentation. In this paper, we propose a new neural network architecture for semantic segmentation, "Scan-nerNet", based on a Recurrent 1D Convolutional architecture. Our network performs a segmentation of the input image lineby-line, and thus reduces the memory footprint and output latency. These characteristics make it ideal for on-the-fly segmentation of images on-board satellites equipped with push broom sensors such as Landsat 8, or satellites with limited compute capabilities, such as Cubesats. We perform cloud segmentation experiments on embedded hardware and show that our method offers a good compromise between accuracy, memory usage and latency

Binary Graph Neural Networks

International audienceGraph Neural Networks (GNNs) have emerged as a powerful and flexible framework for representation learning on irregular data. As they generalize the operations of classical CNNs on grids to arbitrary topologies, GNNs also bring much of the implementation challenges of their Euclidean counterparts. Model size, memory footprint, and energy consumption are common concerns for many realworld applications. Network binarization allocates a single bit to parameters and activations, thus dramatically reducing the memory requirements (up to 32x compared to single-precision floating-point numbers) and maximizing the benefits of fast SIMD instructions on modern hardware for measurable speedups. However, in spite of the large body of work on binarization for classical CNNs, this area remains largely unexplored in geometric deep learning. In this paper, we present and evaluate different strategies for the binarization of graph neural networks. We show that through careful design of the models, and control of the training process, binary graph neural networks can be trained at only a moderate cost in accuracy on challenging benchmarks. In particular, we present the first dynamic graph neural network in Hamming space, able to leverage efficient k-NN search on binary vectors to speed-up the construction of the dynamic graph. We further verify that the binary models offer significant savings on embedded devices. Our code is publicly available on Github

SCR: Smooth Contour Regression with Geometric Priors

While object detection methods traditionally make use of pixel-level masks or bounding boxes, alternative representations such as polygons or active contours have recently emerged. Among them, methods based on the regression of Fourier or Chebyshev coefficients have shown high potential on freeform objects. By defining object shapes as polar functions, they are however limited to star-shaped domains. We address this issue with SCR: a method that captures resolution-free object contours as complex periodic functions. The method offers a good compromise between accuracy and compactness thanks to the design of efficient geometric shape priors. We benchmark SCR on the popular COCO 2017 instance segmentation dataset, and show its competitiveness against existing algorithms in the field. In addition, we design a compact version of our network, which we benchmark on embedded hardware with a wide range of power targets, achieving up to real-time performance

Preface: the 2020 edition of the XXIVth ISPRS congress

International audienc

Architectures deep learning pour l'analyse d'images satellite embarquée

The recent advances in high-resolution Earth observation satellites and the reduction in revisit times introduced by the creation of constellations of satellites has led to the daily creation of large amounts of image data hundreds of TeraBytes per day). Simultaneously, the popularization of Deep Learning techniques allowed the development of architectures capable of extracting semantic content from images. While these algorithms usually require the use of powerful hardware, low-power AI inference accelerators have recently been developed and have the potential to be used in the next generations of satellites, thus opening the possibility of onboard analysis of satellite imagery. By extracting the information of interest from satellite images directly onboard, a substantial reduction in bandwidth, storage and memory usage can be achieved. Current and future applications, such as disaster response, precision agriculture and climate monitoring, would benefit from a lower processing latency and even real-time alerts.In this thesis, our goal is two-fold: On the one hand, we design efficient Deep Learning architectures that are able to run on low-power edge devices, such as satellites or drones, while retaining a sufficient accuracy. On the other hand, we design our algorithms while keeping in mind the importance of having a compact output that can be efficiently computed, stored, transmitted to the ground or other satellites within a constellation.First, by using depth-wise separable convolutions and convolutional recurrent neural networks, we design efficient semantic segmentation neural networks with a low number of parameters and a low memory usage. We apply these architectures to cloud and forest segmentation in satellite images. We also specifically design an architecture for cloud segmentation on the FPGA of OPS-SAT, a satellite launched by ESA in 2019, and perform onboard experiments remotely. Second, we develop an instance segmentation architecture for the regression of smooth contours based on the Fourier coefficient representation, which allows detected object shapes to be stored and transmitted efficiently. We evaluate the performance of our method on a variety of low-power computing devices. Finally, we propose a road graph extraction architecture based on a combination of fully convolutional and graph neural networks. We show that our method is significantly faster than competing methods, while retaining a good accuracy.Les progrès des satellites d'observation de la Terre à haute résolution et la réduction des temps de revisite introduite par la création de constellations de satellites ont conduit à la création quotidienne de grandes quantités d'images (des centaines de Teraoctets par jour). Simultanément, la popularisation des techniques de Deep Learning a permis le développement d'architectures capables d'extraire le contenu sémantique des images. Bien que ces algorithmes nécessitent généralement l'utilisation de matériel puissant, des accélérateurs d'inférence IA de faible puissance ont récemment été développés et ont le potentiel d'être utilisés dans les prochaines générations de satellites, ouvrant ainsi la possibilité d'une analyse embarquée des images satellite. En extrayant les informations intéressantes des images satellite directement à bord, il est possible de réduire considérablement l'utilisation de la bande passante, du stockage et de la mémoire. Les applications actuelles et futures, telles que la réponse aux catastrophes, l'agriculture de précision et la surveillance du climat, bénéficieraient d'une latence de traitement plus faible, voire d'alertes en temps réel.Dans cette thèse, notre objectif est double : D'une part, nous concevons des architectures de Deep Learning efficaces, capables de fonctionner sur des périphériques de faible puissance, tels que des satellites ou des drones, tout en conservant une précision suffisante. D'autre part, nous concevons nos algorithmes en gardant à l'esprit l'importance d'avoir une sortie compacte qui peut être efficacement calculée, stockée, transmise au sol ou à d'autres satellites dans une constellation.Tout d'abord, en utilisant des convolutions séparables en profondeur et des réseaux neuronaux récurrents convolutionnels, nous concevons des réseaux neuronaux de segmentation sémantique efficaces avec un faible nombre de paramètres et une faible utilisation de la mémoire. Nous appliquons ces architectures à la segmentation des nuages et des forêts dans les images satellites. Nous concevons également une architecture spécifique pour la segmentation des nuages sur le FPGA d'OPS-SAT, un satellite lancé par l'ESA en 2019, et réalisons des expériences à bord à distance. Deuxièmement, nous développons une architecture de segmentation d'instance pour la régression de contours lisses basée sur une représentation à coefficients de Fourier, qui permet de stocker et de transmettre efficacement les formes des objets détectés. Nous évaluons la performance de notre méthode sur une variété de dispositifs informatiques à faible puissance. Enfin, nous proposons une architecture d'extraction de graphes routiers basée sur une combinaison de Fully Convolutional Networks et de Graph Neural Networks. Nous montrons que notre méthode est nettement plus rapide que les méthodes concurrentes, tout en conservant une bonne précision

Architectures deep learning pour l'analyse d'images satellite embarquée

The recent advances in high-resolution Earth observation satellites and the reduction in revisit times introduced by the creation of constellations of satellites has led to the daily creation of large amounts of image data hundreds of TeraBytes per day). Simultaneously, the popularization of Deep Learning techniques allowed the development of architectures capable of extracting semantic content from images. While these algorithms usually require the use of powerful hardware, low-power AI inference accelerators have recently been developed and have the potential to be used in the next generations of satellites, thus opening the possibility of onboard analysis of satellite imagery. By extracting the information of interest from satellite images directly onboard, a substantial reduction in bandwidth, storage and memory usage can be achieved. Current and future applications, such as disaster response, precision agriculture and climate monitoring, would benefit from a lower processing latency and even real-time alerts.In this thesis, our goal is two-fold: On the one hand, we design efficient Deep Learning architectures that are able to run on low-power edge devices, such as satellites or drones, while retaining a sufficient accuracy. On the other hand, we design our algorithms while keeping in mind the importance of having a compact output that can be efficiently computed, stored, transmitted to the ground or other satellites within a constellation.First, by using depth-wise separable convolutions and convolutional recurrent neural networks, we design efficient semantic segmentation neural networks with a low number of parameters and a low memory usage. We apply these architectures to cloud and forest segmentation in satellite images. We also specifically design an architecture for cloud segmentation on the FPGA of OPS-SAT, a satellite launched by ESA in 2019, and perform onboard experiments remotely. Second, we develop an instance segmentation architecture for the regression of smooth contours based on the Fourier coefficient representation, which allows detected object shapes to be stored and transmitted efficiently. We evaluate the performance of our method on a variety of low-power computing devices. Finally, we propose a road graph extraction architecture based on a combination of fully convolutional and graph neural networks. We show that our method is significantly faster than competing methods, while retaining a good accuracy.Les progrès des satellites d'observation de la Terre à haute résolution et la réduction des temps de revisite introduite par la création de constellations de satellites ont conduit à la création quotidienne de grandes quantités d'images (des centaines de Teraoctets par jour). Simultanément, la popularisation des techniques de Deep Learning a permis le développement d'architectures capables d'extraire le contenu sémantique des images. Bien que ces algorithmes nécessitent généralement l'utilisation de matériel puissant, des accélérateurs d'inférence IA de faible puissance ont récemment été développés et ont le potentiel d'être utilisés dans les prochaines générations de satellites, ouvrant ainsi la possibilité d'une analyse embarquée des images satellite. En extrayant les informations intéressantes des images satellite directement à bord, il est possible de réduire considérablement l'utilisation de la bande passante, du stockage et de la mémoire. Les applications actuelles et futures, telles que la réponse aux catastrophes, l'agriculture de précision et la surveillance du climat, bénéficieraient d'une latence de traitement plus faible, voire d'alertes en temps réel.Dans cette thèse, notre objectif est double : D'une part, nous concevons des architectures de Deep Learning efficaces, capables de fonctionner sur des périphériques de faible puissance, tels que des satellites ou des drones, tout en conservant une précision suffisante. D'autre part, nous concevons nos algorithmes en gardant à l'esprit l'importance d'avoir une sortie compacte qui peut être efficacement calculée, stockée, transmise au sol ou à d'autres satellites dans une constellation.Tout d'abord, en utilisant des convolutions séparables en profondeur et des réseaux neuronaux récurrents convolutionnels, nous concevons des réseaux neuronaux de segmentation sémantique efficaces avec un faible nombre de paramètres et une faible utilisation de la mémoire. Nous appliquons ces architectures à la segmentation des nuages et des forêts dans les images satellites. Nous concevons également une architecture spécifique pour la segmentation des nuages sur le FPGA d'OPS-SAT, un satellite lancé par l'ESA en 2019, et réalisons des expériences à bord à distance. Deuxièmement, nous développons une architecture de segmentation d'instance pour la régression de contours lisses basée sur une représentation à coefficients de Fourier, qui permet de stocker et de transmettre efficacement les formes des objets détectés. Nous évaluons la performance de notre méthode sur une variété de dispositifs informatiques à faible puissance. Enfin, nous proposons une architecture d'extraction de graphes routiers basée sur une combinaison de Fully Convolutional Networks et de Graph Neural Networks. Nous montrons que notre méthode est nettement plus rapide que les méthodes concurrentes, tout en conservant une bonne précision

Architectures deep learning pour l'analyse d'images satellite embarquée

The recent advances in high-resolution Earth observation satellites and the reduction in revisit times introduced by the creation of constellations of satellites has led to the daily creation of large amounts of image data hundreds of TeraBytes per day). Simultaneously, the popularization of Deep Learning techniques allowed the development of architectures capable of extracting semantic content from images. While these algorithms usually require the use of powerful hardware, low-power AI inference accelerators have recently been developed and have the potential to be used in the next generations of satellites, thus opening the possibility of onboard analysis of satellite imagery. By extracting the information of interest from satellite images directly onboard, a substantial reduction in bandwidth, storage and memory usage can be achieved. Current and future applications, such as disaster response, precision agriculture and climate monitoring, would benefit from a lower processing latency and even real-time alerts.In this thesis, our goal is two-fold: On the one hand, we design efficient Deep Learning architectures that are able to run on low-power edge devices, such as satellites or drones, while retaining a sufficient accuracy. On the other hand, we design our algorithms while keeping in mind the importance of having a compact output that can be efficiently computed, stored, transmitted to the ground or other satellites within a constellation.First, by using depth-wise separable convolutions and convolutional recurrent neural networks, we design efficient semantic segmentation neural networks with a low number of parameters and a low memory usage. We apply these architectures to cloud and forest segmentation in satellite images. We also specifically design an architecture for cloud segmentation on the FPGA of OPS-SAT, a satellite launched by ESA in 2019, and perform onboard experiments remotely. Second, we develop an instance segmentation architecture for the regression of smooth contours based on the Fourier coefficient representation, which allows detected object shapes to be stored and transmitted efficiently. We evaluate the performance of our method on a variety of low-power computing devices. Finally, we propose a road graph extraction architecture based on a combination of fully convolutional and graph neural networks. We show that our method is significantly faster than competing methods, while retaining a good accuracy.Les progrès des satellites d'observation de la Terre à haute résolution et la réduction des temps de revisite introduite par la création de constellations de satellites ont conduit à la création quotidienne de grandes quantités d'images (des centaines de Teraoctets par jour). Simultanément, la popularisation des techniques de Deep Learning a permis le développement d'architectures capables d'extraire le contenu sémantique des images. Bien que ces algorithmes nécessitent généralement l'utilisation de matériel puissant, des accélérateurs d'inférence IA de faible puissance ont récemment été développés et ont le potentiel d'être utilisés dans les prochaines générations de satellites, ouvrant ainsi la possibilité d'une analyse embarquée des images satellite. En extrayant les informations intéressantes des images satellite directement à bord, il est possible de réduire considérablement l'utilisation de la bande passante, du stockage et de la mémoire. Les applications actuelles et futures, telles que la réponse aux catastrophes, l'agriculture de précision et la surveillance du climat, bénéficieraient d'une latence de traitement plus faible, voire d'alertes en temps réel.Dans cette thèse, notre objectif est double : D'une part, nous concevons des architectures de Deep Learning efficaces, capables de fonctionner sur des périphériques de faible puissance, tels que des satellites ou des drones, tout en conservant une précision suffisante. D'autre part, nous concevons nos algorithmes en gardant à l'esprit l'importance d'avoir une sortie compacte qui peut être efficacement calculée, stockée, transmise au sol ou à d'autres satellites dans une constellation.Tout d'abord, en utilisant des convolutions séparables en profondeur et des réseaux neuronaux récurrents convolutionnels, nous concevons des réseaux neuronaux de segmentation sémantique efficaces avec un faible nombre de paramètres et une faible utilisation de la mémoire. Nous appliquons ces architectures à la segmentation des nuages et des forêts dans les images satellites. Nous concevons également une architecture spécifique pour la segmentation des nuages sur le FPGA d'OPS-SAT, un satellite lancé par l'ESA en 2019, et réalisons des expériences à bord à distance. Deuxièmement, nous développons une architecture de segmentation d'instance pour la régression de contours lisses basée sur une représentation à coefficients de Fourier, qui permet de stocker et de transmettre efficacement les formes des objets détectés. Nous évaluons la performance de notre méthode sur une variété de dispositifs informatiques à faible puissance. Enfin, nous proposons une architecture d'extraction de graphes routiers basée sur une combinaison de Fully Convolutional Networks et de Graph Neural Networks. Nous montrons que notre méthode est nettement plus rapide que les méthodes concurrentes, tout en conservant une bonne précision

Architectures deep learning pour l'analyse d'images satellite embarquée

The recent advances in high-resolution Earth observation satellites and the reduction in revisit times introduced by the creation of constellations of satellites has led to the daily creation of large amounts of image data hundreds of TeraBytes per day). Simultaneously, the popularization of Deep Learning techniques allowed the development of architectures capable of extracting semantic content from images. While these algorithms usually require the use of powerful hardware, low-power AI inference accelerators have recently been developed and have the potential to be used in the next generations of satellites, thus opening the possibility of onboard analysis of satellite imagery. By extracting the information of interest from satellite images directly onboard, a substantial reduction in bandwidth, storage and memory usage can be achieved. Current and future applications, such as disaster response, precision agriculture and climate monitoring, would benefit from a lower processing latency and even real-time alerts.In this thesis, our goal is two-fold: On the one hand, we design efficient Deep Learning architectures that are able to run on low-power edge devices, such as satellites or drones, while retaining a sufficient accuracy. On the other hand, we design our algorithms while keeping in mind the importance of having a compact output that can be efficiently computed, stored, transmitted to the ground or other satellites within a constellation.First, by using depth-wise separable convolutions and convolutional recurrent neural networks, we design efficient semantic segmentation neural networks with a low number of parameters and a low memory usage. We apply these architectures to cloud and forest segmentation in satellite images. We also specifically design an architecture for cloud segmentation on the FPGA of OPS-SAT, a satellite launched by ESA in 2019, and perform onboard experiments remotely. Second, we develop an instance segmentation architecture for the regression of smooth contours based on the Fourier coefficient representation, which allows detected object shapes to be stored and transmitted efficiently. We evaluate the performance of our method on a variety of low-power computing devices. Finally, we propose a road graph extraction architecture based on a combination of fully convolutional and graph neural networks. We show that our method is significantly faster than competing methods, while retaining a good accuracy.Les progrès des satellites d'observation de la Terre à haute résolution et la réduction des temps de revisite introduite par la création de constellations de satellites ont conduit à la création quotidienne de grandes quantités d'images (des centaines de Teraoctets par jour). Simultanément, la popularisation des techniques de Deep Learning a permis le développement d'architectures capables d'extraire le contenu sémantique des images. Bien que ces algorithmes nécessitent généralement l'utilisation de matériel puissant, des accélérateurs d'inférence IA de faible puissance ont récemment été développés et ont le potentiel d'être utilisés dans les prochaines générations de satellites, ouvrant ainsi la possibilité d'une analyse embarquée des images satellite. En extrayant les informations intéressantes des images satellite directement à bord, il est possible de réduire considérablement l'utilisation de la bande passante, du stockage et de la mémoire. Les applications actuelles et futures, telles que la réponse aux catastrophes, l'agriculture de précision et la surveillance du climat, bénéficieraient d'une latence de traitement plus faible, voire d'alertes en temps réel.Dans cette thèse, notre objectif est double : D'une part, nous concevons des architectures de Deep Learning efficaces, capables de fonctionner sur des périphériques de faible puissance, tels que des satellites ou des drones, tout en conservant une précision suffisante. D'autre part, nous concevons nos algorithmes en gardant à l'esprit l'importance d'avoir une sortie compacte qui peut être efficacement calculée, stockée, transmise au sol ou à d'autres satellites dans une constellation.Tout d'abord, en utilisant des convolutions séparables en profondeur et des réseaux neuronaux récurrents convolutionnels, nous concevons des réseaux neuronaux de segmentation sémantique efficaces avec un faible nombre de paramètres et une faible utilisation de la mémoire. Nous appliquons ces architectures à la segmentation des nuages et des forêts dans les images satellites. Nous concevons également une architecture spécifique pour la segmentation des nuages sur le FPGA d'OPS-SAT, un satellite lancé par l'ESA en 2019, et réalisons des expériences à bord à distance. Deuxièmement, nous développons une architecture de segmentation d'instance pour la régression de contours lisses basée sur une représentation à coefficients de Fourier, qui permet de stocker et de transmettre efficacement les formes des objets détectés. Nous évaluons la performance de notre méthode sur une variété de dispositifs informatiques à faible puissance. Enfin, nous proposons une architecture d'extraction de graphes routiers basée sur une combinaison de Fully Convolutional Networks et de Graph Neural Networks. Nous montrons que notre méthode est nettement plus rapide que les méthodes concurrentes, tout en conservant une bonne précision

Architectures Deep Learning pour l'analyse d'images satellite embarquée

The recent advances in high-resolution Earth observation satellites and the reduction in revisit times introduced by the creation of constellations of satellites has led to the daily creation of large amounts of image data (hundreds of TeraBytes per day). Simultaneously, the popularisation of Deep Learning techniques allowed the development of architectures capable of extracting semantic content from images. While these algorithms usually require the use of powerful hardware, low-power AI inference accelerators have recently been developed and have the potential to be used in the next generations of satellites, thus opening the possibility of onboard analysis of satellite imagery. By extracting the information of interest from satellite images directly onboard, a substantial reduction in bandwidth, storage and memory usage can be achieved. Current and future applications, such as disaster response, precision agriculture and climate monitoring, would benefit from a lower processing latency and even real-time alerts.In this thesis, our goal is two-fold: On the one hand, we design efficient Deep Learning architectures that are able to run on low-power edge devices, such as satellites or drones, while retaining a sufficient accuracy. On the other hand, we design our algorithms while keeping in mind the importance of having a compact output that can be efficiently computed, stored, transmitted to the ground or other satellites within a constellation. First, by using depth-wise separable convolutions and convolutional recurrent neural networks, we design efficient semantic segmentation neural networks with a low number of parameters and a low memory usage. We apply these architectures to cloud and forest segmentation in satellite images. We also specifically design an architecture for cloud segmentation on the FPGA of OPS-SAT, a satellite launched by ESA in 2019, and perform onboard experiments remotely. Second, we develop an instance segmentation architecture for the regression of smooth contours based on the Fourier coefficient representation, which allows detected object shapes to be stored and transmitted efficiently. We evaluate the performance of our method on a variety of low-power computing devices. Finally, we propose a road graph extraction architecture based on a combination of fully convolutional and graph neural networks. We show that our method is significantly faster than competing methods, while retaining a good accuracy.Les progrès des satellites d'observation de la Terre à haute résolution et la réduction des temps de revisite introduite par la création de constellations de satellites ont conduit à la création quotidienne de grandes quantités d'images (des centaines de Teraoctets par jour). Simultanément, la popularisation des techniques de Deep Learning a permis le développement d'architectures capables d'extraire le contenu sémantique des images. Bien que ces algorithmes nécessitent généralement l'utilisation de matériel puissant, des accélérateurs d'inférence IA de faible puissance ont récemment été développés et ont le potentiel d'être utilisés dans les prochaines générations de satellites, ouvrant ainsi la possibilité d'une analyse embarquée des images satellite. En extrayant les informations intéressantes des images satellite directement à bord, il est possible de réduire considérablement l'utilisation de la bande passante, du stockage et de la mémoire. Les applications actuelles et futures, telles que la réponse aux catastrophes, l'agriculture de précision et la surveillance du climat, bénéficieraient d'une latence de traitement plus faible, voire d'alertes en temps réel.Dans cette thèse, notre objectif est double : D'une part, nous concevons des architectures de Deep Learning efficaces, capables de fonctionner sur des périphériques de faible puissance, tels que des satellites ou des drones, tout en conservant une précision suffisante. D'autre part, nous concevons nos algorithmes en gardant à l'esprit l'importance d'avoir une sortie compacte qui peut être efficacement calculée, stockée, transmise au sol ou à d'autres satellites dans une constellation. Tout d'abord, en utilisant des convolutions séparables en profondeur et des réseaux neuronaux récurrents convolutionels, nous concevons des réseaux neuronaux de segmentation sémantique efficaces avec un faible nombre de paramètres et une faible utilisation de la mémoire. Nous appliquons ces architectures à la segmentation des nuages et des forêts dans les images satellites. Nous concevons également une architecture spécifique pour la segmentation des nuages sur le FPGA d'OPS-SAT, un satellite lancé par l'ESA en 2019, et réalisons des expériences à bord à distance. Deuxièmement, nous développons une architecture de segmentation d'instance pour la régression de contours lisses basée sur une représentation à coefficients de Fourier, qui permet de stocker et de transmettre efficacement les formes des objets détectés. Nous évaluons la performance de notre méthode sur une variété de dispositifs informatiques à faible puissance. Enfin, nous proposons une architecture d'extraction de graphes routiers basée sur une combinaison de Fully Convolutional Networks et de Graph Neural Networks. Nous montrons que notre méthode est nettement plus rapide que les méthodes concurrentes, tout en conservant une bonne précision

Low-power neural networks for semantic segmentation of satellite images

International audienceSemantic segmentation methods have made impressiveprogress with deep learning. However, while achievinghigher and higher accuracy, state-of-the-art neural net-works overlook the complexity of architectures, which typ-ically feature dozens of millions of trainable parameters.Consequently, these networks requires high computationalressources and are mostly not suited to perform on edgedevices with tight resource constraints, such as phones,drones, or satellites. In this work, we propose two highly-compact neural network architectures for semantic segmen-tation of images, which are up to 100 000 times less complexthan state-of-the-art architectures while approaching theiraccuracy. To decrease the complexity of existing networks,our main ideas consist in exploiting lightweight encodersand decoders with depth-wise separable convolutions anddecreasing memory usage with the removal of skip connec-tions between encoder and decoder. Our architectures aredesigned to be implemented on a basic FPGA such as theone featured on the Intel Altera Cyclone V family of SoCs.We demonstrate the potential of our solutions in the case of binary segmentation of remote sensing, in particular for extracting clouds and trees from satellite images